Klinik eczacı ile yapay zeka destekli sistemlerin ilaç ilişkili sorunları saptama yeteneğinin kıyaslanması
Comparison of clinical pharmacist and artificial intelligence-based systems in identifying drug-related problems
- Tez No: 984819
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EREN DEMİRPOLAT
- Tez Türü: Eczacılıkta Uzmanlık
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Hematoloji, Science and Technology, Hematology
- Anahtar Kelimeler: Hematopoetik Kök Hücre Nakli, Klinik Eczacı, Klinik Karar Destek Sistemi, İlaç İlişkili Sorunlar, Yapay Zeka Destek Sistemleri, Artificial Intelligence-Based Systems, Clinical Pharmacist, Clinical Decision Support System, Drug-Related Problems, Hematopoietic Stem Cell Transplantation
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Eczacılık Fakültesi
- Ana Bilim Dalı: Klinik Eczacılık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, yapay zekâ (YZ) tabanlı büyük dil modellerinin, klinik eczacı eşliğinde ve gerçek dünya verileri temelinde, ilaç ilişkili sorunlara (İLİS) yönelik çözüm önerme kapasitelerini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Klinik eczacının tanımladığı İLİS'ler üzerinden üç farklı YZ modelinin (ChatGPT, DeepSeek, Grok) önerileri analiz edilmiş; modellerin genel uyumu, bağlamsal duyarlılığı ve yönlendirmeyle performans değişimleri detaylı şekilde incelenmiştir. Elde edilen bulgular, YZ sistemlerinin kılavuzlarla net biçimde tanımlanmış durumlarda yüksek doğruluk sergilediğini, ancak bağlamsal analiz gerektiren klinik senaryolarda anlamlı performans dalgalanmaları gösterdiğini ortaya koymuştur. Yanlış pozitif/negatif sonuçlar, çelişkili öneriler ve düşük bağlamsal uyum, modellerin mevcut sınırlılıkları arasında öne çıkmıştır. Buna karşın, klinik uzman yönlendirmesiyle sistemlerin çözüm önerilerinde anlamlı iyileşmeler sağlanmış ve bu etkileşimin karar destek süreçlerinde önemli bir rol oynayabileceği gösterilmiştir. Modeller arası karşılaştırmalar, bazı parametrelerde farklılıklar olmakla birlikte genel performans açısından benzer düzeylerde sonuçlar vermiştir. Ancak, hiçbir modelin tek başına klinik karar destek sistemi (KKDS) olarak yeterli düzeyde olmadığı; uzman rehberliğinde kullanıldığında ise zamandan tasarruf sağlayan ve karar alma süreçlerini kolaylaştıran etkili araçlar haline geldiği sonucuna ulaşılmıştır. Çalışmanın özgün yönleri arasında, çok yönlü değerlendirme yaklaşımı, kapsamlı analiz yapısı ve KİT hastaları gibi yüksek riskli bir gruba odaklanması yer almaktadır. Bu yönüyle çalışma, literatürde önemli bir boşluğu doldurmakta ve klinik eczacılık ile YZ etkileşimi açısından yeni bir çerçeve sunmaktadır. Aynı zamanda, daha objektif değerlendirme sistemlerinin geliştirilmesi, çok disiplinli sınıflandırma yapılarının entegrasyonu ve daha geniş hasta örneklemleriyle yapılacak çalışmaların gerekliliği vurgulanmaktadır. Sonuç olarak, YZ modelleri klinik bağlamı daha iyi anlayacak şekilde geliştirildiğinde ve uzman etkileşimiyle desteklendiğinde, gelecekte etkin ve güvenilir KKDS'lerin ayrılmaz bir parçası haline gelebilecektir.
Özet (Çeviri)
This study aims to evaluate the capacity of artificial intelligence (AI)-based large language models to propose solutions for drug-related problems (DRPs) defined by clinical pharmacists, using real-world data. The suggestions of three different AI models (ChatGPT, DeepSeek, and Grok) were analyzed based on the DRPs identified by a clinical pharmacist. The study explored each model's overall concordance, contextual sensitivity, and performance variation in response to clinical prompting. Findings revealed that AI systems demonstrated high accuracy in scenarios clearly defined by clinical guidelines but showed significant performance fluctuations in cases requiring contextual interpretation. False positives/negatives, contradictory recommendations, and limited contextual alignment emerged as prominent limitations. However, guided prompting by clinical experts notably improved the models' outputs, emphasizing the importance of human-AI interaction in decision support processes. Although the models differed across certain parameters, their overall performance was found to be comparable. None of the models were sufficiently reliable to function independently as clinical decision support systems (CDSSs). Nevertheless, under clinical supervision, all models proved to be effective tools that enhance efficiency and streamline clinical decision-making. The unique aspects of this study include its multidimensional evaluation design, comprehensive analytical framework, and focus on hematopoietic stem cell transplant (HSCT) patients—a high-risk group that has not been studied in this context before. As such, the study fills a critical gap in the literature and provides a new framework for AI-clinical pharmacy collaboration. Furthermore, it highlights the necessity of developing more objective evaluation tools, implementing multidisciplinary consensus-based classification systems, and conducting future studies with larger patient populations. In conclusion, AI models may become indispensable components of future CDSSs, provided they evolve to better comprehend clinical contexts and operate effectively through structured collaboration with clinical experts.
Benzer Tezler
- Olmesartan medoksomil içeren kendiliğinden mikroemülsiyon oluşturan ilaç salım sistemlerinin hazırlanması ve ın vıvo olarak değerlendirilmesi
Preparation of smedds including olmesartan medoxomil and evaluation by utilizing the method of in vivo
YELDA KOMESLİ
Doktora
Türkçe
2017
Eczacılık ve FarmakolojiEge ÜniversitesiFarmasötik Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCÜMENT KARASULU
- Yataklı pediatri servislerinde ilaçların eczacı yönetiminde hazırlanmasının farmakoekonomik ve klinik sonuçlarının değerlendirilmesi
Evaluating pharmacoeconomical and clinical results of the preparation of drugs in A pediatric ward under pharmacist control
AYŞE BETÜL ŞEREFOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eczacılık ve Farmakolojiİstanbul Medipol ÜniversitesiTıbbi Farmakoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE ARZU ŞAKUL
- Şanlıurfa ilindeki serbest eczacıların diyabetli hastalarda insülin kullanımı hakkındaki yaklaşımlarının değerlendirilmesi
Evaluation of the approach of free pharmacy in Şanliurfa province about insulin use in diabetic patients
AYŞE SENA KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eczacılık ve Farmakolojiİstanbul Medipol ÜniversitesiKlinik Eczacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLDEN ZEHRA OMURTAG
- Nöroloji kliniğinde antiepileptik tedavi takibi yapılan hastaların nöbet kontrollerinin klinik eczacılık yaklaşımıyla retrospektif olarak değerlendirilmesi
Retrospective evaluation of seizure controls of patients undergoing antiepileptic treatment in the neurology clinic using a clinical pharmacy approach
İSKENDER SAY
Eczacılıkta Uzmanlık
Türkçe
2024
Eczacılık ve FarmakolojiEge ÜniversitesiKlinik Eczacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMEL ÖYKÜ ÇETİN UYANIKGİL
- Sağlık çalışanlarının erkek hemşirelere ilişkin görüşleri: Nitel çalışma
Opinions of health professionals on male nurses: Qualitative study
İSA ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2024
Hemşirelikİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaHemşirelikte Yönetim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜLKÜ BAYKAL